Amélioration des performances de l'algorithme de planification en temps réel LLF

La planification dynamique reste un problème difficile à résoudre pour les systèmes d'exploitation en temps réel. Les algorithmes EDF (Earliest Deadline First) et LLF (Least Laxity First) sont des algorithmes dynamiques qui se sont avérés optimaux pour les systèmes à processeur unique lorsque le système est préemptif et sous-chargé. Mais la limite de tout algorithme dynamique est que ses performances diminuent considérablement lorsque le système est légèrement surchargé. D'autre part RM (Rate Monotonic) et DM (Deadline Monotonic) sont des algorithmes statiques qui ne sont pas optimaux mais fonctionnent bien dans les deux conditions (c'est-à-dire sous-chargé et surchargé). L'objectif de notre thèse est d'obtenir des performances optimales dans des conditions de sous-charge et d'améliorer les performances des systèmes en temps réel dans des conditions de surcharge.